KNN聚类python

KNN聚类是一种基于距离度量的聚类算法，它通过计算样本之间的距离来确定样本的类别。在Python中，可以使用numpy和collections库来实现KNN聚类算法。\[1\]

首先，需要定义一个KNN函数，该函数接受训练集、测试集、K值作为参数。在函数内部，通过计算测试集中每个样本与训练集中样本的距离，找到距离最近的K个样本，并统计这K个样本中各类别的数量。最后，返回出现次数最多的类别作为预测结果。\[1\]

在代码中，可以使用numpy的arange函数创建训练集和测试集的数据，然后使用pandas库的DataFrame函数将数据转换为DataFrame格式。接着，调用KNN函数并传入训练集、测试集和K值，最后打印出预测结果。\[2\]

K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代的方式将样本划分为K个簇类。在Python中，可以使用sklearn库的KMeans类来实现K-means算法。KMeans类的参数包括n_clusters（K值）、init（聚类中心初始化的方法）、max_iter（最大迭代次数）等。\[3\]

在使用K-means算法之前，需要考虑是否存在异常值、是否需要进行数据标准化。K-means算法的衡量聚类效果可以观察每个样本到各自聚类中心的距离的和。选择最优的K值可以使用手肘法，即计算不同K值的SSE（误差平方和），绘制SSE与K值的图像，选择图像拐点的K值作为最优的K值。\[3\]

综上所述，可以使用Python中的numpy、collections、pandas和sklearn库来实现KNN聚类和K-means算法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [KNN算法及python实现](https://blog.csdn.net/xddwz/article/details/113556053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python系列之手写KNN（k-近邻）聚类算法](https://blog.csdn.net/sinat_34117508/article/details/84478826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python机器学习--聚类算法--K-means(K-均值）算法](https://blog.csdn.net/qq_43214331/article/details/120011742)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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